[發(fā)明專利]一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010669803.1 | 申請日： | 2020-07-13 |
| 公開（公告）號： | CN111899189A | 公開（公告）日： | 2020-11-06 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 陳漢新;劉明明;李森;李夢龍 | 申請（專利權(quán)）人： | 武漢工程大學(xué) |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00;G06T7/11;G06T7/136;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京輕創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212 | 代理人： | 賴定珍 |
| 地址： | 430000 湖北省武*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 自適應(yīng) 分類 擬合 圖像 校正 方法 | ||
1.一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、獲得魚眼圖像，并得到所述魚眼圖像中的特征點，所述魚眼圖像包括實際圖像和理論圖像；
S2、獲得每個所述特征點在所述實際圖像中到光軸的距離、所述理論圖像中到光軸的距離和所述兩種距離的差分值；
S3、得到所述特征點的畸變系數(shù)，并設(shè)置閾值，根據(jù)畸變系數(shù)和閾值對所有特征點進行自動區(qū)域分割，得到至少一個特征點組；
S4、擬合每個所述特征點組中的特征點，并計算得到在每個分割區(qū)域所對應(yīng)的擬合多項式；
S5、根據(jù)所述每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的擬合多項式對所述魚眼圖像進行擬合處理，得到每個所述特征點的校正位置，完成校正過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正方法，其特征在于，
所述特征點在實際圖像中到光軸的距離，為所述實際圖像的中心點與所述特征點之間的距離；
所述特征點在理論圖像中到光軸的距離，為所述理論圖像的中心點與所述特征點在理論圖像上的對應(yīng)點之間的距離。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正方法，其特征在于，所述步驟S3，包括：
S31、設(shè)一個特征點為第一特征點組的第一點，并計算所述第一點的差分值；
獲取所述第一點附近的一個新特征點，所述新特征點的的畸變系數(shù)為所述第一點的差分值與所述新特征點的差分值之差；
S32、如果所述新特征點的畸變系數(shù)小于所述閾值，將所述新特征點分到第一特征點組；
如果所述新特征點的畸變系數(shù)大于所述閾值，新建第二特征點組，并將所述新特征點設(shè)為所述第二特征點組的第一點；
S33、重復(fù)獲取新特征點，直到所有特征點均屬于特征點組。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正方法，其特征在于，所述步驟S4，包括：
通過坐標(biāo)公式擬合每個所述特征點組中的特征點，并通過多項式擬合方法計算得到在每個分割區(qū)域所對應(yīng)的擬合多項式。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正方法，其特征在于，在所述步驟S4，還包括：
獲得三階、四階和五階所述擬合多項式的圖像，通過人工對比或相關(guān)性算法選擇所述擬合多項式的階數(shù)，并計算得到具體擬合多項式。
6.一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正系統(tǒng)，其特征在于，包括：預(yù)處理模塊，用于獲得魚眼圖像，并得到所述魚眼圖像中的特征點，所述魚眼圖像包括實際圖像和理論圖像；
距離模塊，用于獲得每個所述特征點在所述實際圖像中到光軸的距離、所述理論圖像中到光軸的距離和所述兩種距離的差分值；
區(qū)域分割模塊，用于得到所述特征點的畸變系數(shù)，并設(shè)置閾值，根據(jù)畸變系數(shù)和閾值對所有特征點進行自動區(qū)域分割，得到至少一個特征點組；
擬合模塊，用于擬合每個所述特征點組中的特征點，并計算得到在每個分割區(qū)域所對應(yīng)的擬合多項式；
校正模塊，用于根據(jù)所述每個分割區(qū)域?qū)?yīng)的擬合多項式對所述魚眼圖像進行擬合處理，得到每個所述特征點的校正位置，完成校正過程。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于自適應(yīng)分類擬合魚眼圖像校正系統(tǒng)，其特征在于，所述區(qū)域分割模塊，包括：
計算單元，用于設(shè)一個特征點為第一特征點組的第一點，并計算所述第一點的差分值；
獲取所述第一點附近的一個新特征點，所述新特征點的的畸變系數(shù)為所述第一點的差分值與所述新特征點的差分值之差；
分組單元，用于如果所述新特征點的畸變系數(shù)小于所述閾值，將所述新特征點分到第一特征點組；
如果所述新特征點的畸變系數(shù)大于所述閾值，新建第二特征點組，并將所述新特征點設(shè)為所述第二特征點組的第一點；
循環(huán)單元，用于重復(fù)獲取新特征點，直到所有特征點均屬于特征點組。
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